Автоматизація моделювання сценаріїв розвитку бізнес-рішень

DOI: 10.31673/2412-9070.2026.318115

Анотація

Стаття присвячена автоматизації моделювання сценаріїв розвитку бізнес-рішень на основі аналізу поведінкових метрик користувачів веб-проєктів. Дослідження базується на тестовій вибірці даних, що імітують реальні показники з аналітичних систем (Google Analytics, Binotel, CRM), включаючи параметри: регіон (місто), кількість переглядів сторінок (page_view), кліки по рекламі (ad_click), факт покупки (purchase) та тривалість взаємодії (duration). Повна вибірка охоплює 20 записів з різних регіонів України, що дозволяє моделювати цифрову взаємодію. Перший етап – кореляційний аналіз залежності між page_view та ad_click. Перевірка нормальності розподілу за Шапіро-Уілка показала відхилення від нормальності (p < 0.05), тому застосовано коефіцієнт Спірмена (ρ = 0.8548, p < 0.001), що підтверджує сильний прямий зв'язок. Аналіз реалізовано в Python з використанням бібліотек Pandas, Matplotlib, Seaborn та SciPy, з візуалізацією у вигляді діаграми розсіювання. Застосована класифікаційна модель дерева рішень DecisionTreeClassifier для прогнозу покупки. Модель досягла точності 95%, з метриками precision 0.91–1.00, recall 0.90–1.00, f1-score 0.95. Візуалізовано дерево рішень, виявлено граничні випадки помилок (наприклад, для Дніпра). Логіка моделі включає умови на основі page_view та ad_click, що забезпечує інтерпретованість для інтеграції в бізнес-логіку. Наступний крок – логістична регресія (LogisticRegression) для оцінки ймовірності покупки. Точність 85%, правильно класифіковано 17 з 20 об'єктів; матриця помилок, метрики: precision 0.82–0.89, recall 0.80–0.90, f1-score 0.84–0.86. Візуалізовано межу класифікації та логістичні криві для залежностей purchase ~ page_view та purchase ~ ad_click, що демонструють позитивну залежність. Для врахування часового фактора застосована Cox-регресія (модель пропорційних ризиків). Ознака ad_click має позитивний вплив (log(HR) ≈ 1.1, p=0.19), page_view – слабкий негативний (log(HR) ≈ -0.08, p=0.44), але без статистичної значущості через малу вибірку. Рекомендовано розширення даних для підвищення точності. У практичному прикладі для e-commerce компанії з низькою конверсією (1.8%) змодельовано інтелектуальну систему з LDA та QDA (точність 100%). Сценарне моделювання дій (наприклад, add_product_reviews, personalize_content, optimize_landing_page) підвищило прогнозовану конверсію до 50–70%, досягнувши цілі 2.5% з мінімальними витратами. Система інтегрує моделі для адаптивних бізнес-стратегій. Запропонований підхід автоматизує сценарне моделювання, поєднуючи статистичні методи з машинним навчанням для оптимізації бізнес-рішень у цифровому середовищі. Результати підтверджують ефективність для прогнозува-ння поведінки та формування дій, з потенціалом масштабування.

Ключові слова: бізнес-рішення, поведінкові метрики, кореляційний аналіз, дерево рішень, логістична регресія, Сox-регресія, машинне навчання, конверсія, автоматизація.